מילון מושגים

Cross-Validation - אימות צולב הוא טכניקה המשמשת להערכת הביצועים ויכולת ההכללה של מודל למידת מכונה. זה כרוך בחלוקת הנתונים למספר קבוצות משנה, אימון המודל על קבוצת משנה אחת, והערכת הביצועים שלו על קבוצות המשנה הנותרות באופן איטרטיבי, מה שמאפשר הערכה ובחירה של מודל חזק.
Convolutional Neural Network - רשת עצבית קונבולוציונית (CNN) היא ארכיטקטורת למידה עמוקה שתוכננה במיוחד לניתוח נתונים חזותיים. הוא משתמש בשכבות של נוירונים מחוברים זה לזה עם פעולות קונבולוציוניות, אגירה ופונקציות הפעלה כדי ללמוד באופן אוטומטי ייצוגים היררכיים מתמונות, מה שהופך אותו ליעיל ביותר במשימות כמו סיווג תמונות וזיהוי אובייקטים.
Computer Vision - ראייה ממוחשבת היא תחום של בינה מלאכותית המתמקד במתן אפשרות למחשבים לתפוס, להבין ולפרש מידע חזותי מתמונות או סרטונים. זה כולל טכניקות כמו זיהוי תמונה, זיהוי אובייקטים, פילוח תמונה והבנת סצנה, עם יישומים החל ממכוניות בנהיגה עצמית ועד לזיהוי פנים.
Clustering - Clustering היא טכניקת למידה ללא פיקוח שמטרתה לקבץ נקודות נתונים דומות על סמך הדפוסים או הדמיון המובנה בהן. זה כרוך בחלוקת הנתונים לאשכולות כך שנקודות בתוך אותו אשכול דומות יותר זו לזו מאשר לאלו שבאשכולות אחרים.
Classification - סיווג הוא משימה בסיסית בלמידת מכונה, כאשר המטרה היא להקצות נקודות נתוני קלט לקטגוריות או מחלקות מוגדרות מראש. זה כרוך באימון מודל על דוגמאות מסומנות ושימוש בו כדי לחזות את תווית הכיתה לנתונים חדשים ובלתי נראים על סמך דפוסים נלמדים וגבולות החלטה.
Boosting - הגברה היא טכניקת למידה אנסמבלית שבה משולבים לומדים חלשים ליצירת לומד חזק. זה כולל אימון איטרטיבי של מודלים על תת-קבוצות של הנתונים, כאשר מודלים עוקבים מתמקדים בדגימות שסווגו בצורה שגויה על ידי מודלים קודמים. התחזית הסופית היא שילוב משוקלל של מודלים אלה.
Bagging - Bagging, קיצור של bootstrap aggregating, היא טכניקת לימוד אנסמבל בלמידת מכונה. זה כרוך באימון מודלים מרובים באופן עצמאי על תת-קבוצות שונות של נתוני האימון באמצעות דגימת bootstrap. התחזית הסופית מתקבלת לאחר מכן על ידי צבירת התחזיות של מודלים אלה, בדרך כלל באמצעות הצבעה או ממוצע.
Autoencoder - מקודד אוטומטי הוא סוג של רשת עצבית מלאכותית המשמשת ללמידה ללא פיקוח והפחתת מימדיות. הוא מורכב מרשת מקודדת שדוחסת את נתוני הקלט לייצוג סמוי ורשת מפענח המשחזרת את הקלט המקורי מהייצוג הדחוס, במטרה ללמוד ייצוגי נתונים יעילים.
Action Space - בלמידת חיזוק, מרחב הפעולה מתייחס למכלול הפעולות או ההחלטות האפשריות שסוכן יכול לקחת בסביבה נתונה. הוא מגדיר את מגוון האפשרויות העומדות לרשות הסוכן, ובחירת הפעולות משפיעה על מעברי המדינה והתגמולים הבאים בתוך הסביבה.
Variation - וריאציה מתייחסת להבדלים או השונות שנצפו בתוך מערך נתונים או אוכלוסייה. הוא לוכד את הטווח, הגיוון או הפיזור של הערכים וניתן לכמת אותו באמצעות מדדים סטטיסטיים כגון שונות, סטיית תקן או טווח. וריאציה היא גורם מפתח בניתוח והבנת דפוסי נתונים.

הירשמו לניוזלטר שלנו

רוצים לקבל עדכונים, הנחות וחדשות על בינה מלאכותית? הרשמו לניוזלטר שלנו ותקבל עדכונים ישירות למייל !